よくわからないから楽しい

たまに何を言っているのかも分からなくなります

「データが全て」はグロースハックにおいて正しいのか?

「グロースハックはデータが全てだ」ってよく言われますが、これはかなり極端な表現です。極端であるがゆえに、反射的に否定したくなる人もいるかと思います。

私は今のところ「データが全て」の立ち位置なので、いくらかポジショントーク気味ではありますが、その言葉が意図するところについて説明してみることにします。

 

そう言った方が単純に分かりやすい

 

データに表れにくいけれども何となく効果がありそうな施策を優先的にやっていると、仮説検証の効率が悪い。特にチームで取り組んでいる場合、いろいろ試している中で変化が実感できないと、段々とグダグダというか、同じようなことを惰性で続けているような感じになりがち。

一方で、数字の変化が目に見えて表れやすいようなセグメントをちゃんとやるとか、データにすでに表れていることから優先的に取り組むとかをした方が、変化が実感しやすい。

付け加えると、グロースハックでは変化より何よりまず発見が重要です。発見をするためにはデータが必要です。

グロースハックでは「発見を誉め称える文化」こそ重要 - よくわからないから楽しい


取っ掛かりとなるような発見をして、発見したら状況を変えるために施策を打つ。

それを分かりやすくチーム内に浸透させるための手段のひとつとして、「データが全て」と言っているわけです。「データが全て」という表現は、単純にグロースハックを効率良く機能させる上での方便と捉えることもできますね。

 

「数字に表れない悪影響」なんて存在しない(とあえて考える)

 

仮説検証と改善によって、ある数字が向上したとしても、ユーザー体験の質の低下によって数字に表れない悪影響も出るんじゃないか?

こう考える人もいるかもしれません。

一方を良くすれば一方が悪くなる可能性があるっていうのは、サービスを運営していれば、特にグロースハックに取り組むような人なら当たり前に理解できているような話。「データが全て」と言っている人たちのほどんどは、その程度のことは指摘されなくても分かっています。

それを前提として、

  • 悪影響も事前に仮説を立てる
  • 悪影響も数字で捉えられるようにする
  • その他の感覚的な要素も数字で捉えられるようにする 

のように、全てをデータとしてあぶり出すようなアプローチを試みる。それが「データが全て」の考え方です。

 

科学的な統計分析を一度も取り入れずに「データが全て」を否定するのはナンセンス

 

まるで昔気質のラーメン屋の亭主ですね。「うちにはうちのやり方があるんだ!」と言っているうちに、科学的なマーケティング手法を取り入れたチェーン店に駆逐される。

私もSnapeeeをローンチしてからしばらくの間は、感覚的に改善施策や優先順位を決めていたり、DAUのようなゴミデータを見て、意味があるのかどうかもよく分からないような施策を確かにしていました。ある時期までは、それでも改善効果はそれなりに出ていました。

でも感覚頼みだけでやっていると、やっぱりどこかで頭打ちになるんですよね。ものすごい手詰まり感に襲われた所で出てきたキーワードが「グロースハック」であり、「データが全て」という考え方です。

今はこの手法を取り入れて、以前のような手詰まり感を脱して展望が開けつつあります。そうした経験を踏まえて思うのは、条件反射的に否定するんじゃなくて、一度はこういう極端なやり方も試してみた方がいいよ、ということ。

その上で、自分たちのチームやサービスあったやり方にチューニングしていけばいいんじゃないかと思います。